Dify VS JEECG AI：两大 AI 应用平台的深度对比分析

Dify与JEECG AI作为主流AI开发平台各有特色。Dify基于Python+React，聚焦大语言模型应用开发，支持多模型接入和可视化Prompt编排，适合独立AI应用快速构建。JEECG AI采用Java+Vue3技术栈，突出低代码流程编排和业务系统集成能力，提供更完善的文档处理（支持含图Markdown/高保真PDF）和美观的交互界面，适合企业级业务智能化改造。两者均支持RAG、多模型管

JEECG官方博客

432人浏览 · 2025-11-17 15:30:26

JEECG官方博客 · 2025-11-17 15:30:26 发布

Dify VS JEECG AI：两大AI应用平台的深度对比分析

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业和开发者开始依赖AI平台来构建智能应用。Dify和JEECG AI作为当前市场上备受关注的两款AI应用平台，各自拥有独特的优势和功能。本文将从多个维度对比分析Dify与JEECG AI，帮助您更好地理解两者的差异与适用场景，从而做出更加明智的选择。

一、平台定位与技术架构

Dify

Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，致力于通过“后端即服务”（Backend as Service）和LLMOps理念，帮助开发者快速搭建生产级生成式AI应用，如聊天机器人、文本生成工具等。平台通过可视化界面简化Prompt设计、数据集管理和工作流编排，使得即便是非技术人员也能轻松参与AI应用开发。

主要特点：
- 快速开发：内置Prompt编排、RAG（检索增强生成）系统和Agent框架等核心技术栈，开发者无需重复造轮子，专注业务逻辑。
- 易用性高：提供直观的可视化界面，方便管理数据集和设计Prompt，极大降低开发门槛。
- 模型支持广泛：支持Claude3、OpenAI等多个大型语言模型，开发者可按需选择合适模型。
- 多功能应用：支持智能客服、文本生成、数据分析、自动化等多场景，提供多样化工作流。
- 团队协作：支持多用户协作，工作空间（Workspace）机制方便团队共同开发与运营。
技术栈：基于Python和React，适合对模型灵活性和定制化有高需求的团队。
官网：https://dify.ai
开源地址：https://github.com/dify-ai/dify

JEECG AI 简介

JEECG AI 是一个全栈式 AI 开发平台，帮助开发者快速构建和部署个性化的 AI 应用。平台基于JeecgBoot，集成了大语言模型（LLM）和知识库问答（RAG）功能，支持从设计到生产的完整流程。

主要特点

快速开发：内置AI流程编排引擎，支持可视化拖拽设计和实时运行监控，满足复杂业务场景。
多模型支持：兼容ChatGPT、Deepseek、智普等私有及国内外主流大模型。
知识库问答：支持PDF、PPT、Markdown等格式文档导入，基于RAG实现高效智能问答。
模型管理：统一管理多种大模型，方便切换和扩展。
无缝集成：支持iframe一键嵌入，快速将AI聊天助手集成到业务系统中。
低代码结合：结合低代码平台，快速搭建AI业务流程和API接口。

适用场景

智能客服、知识库问答、自动化流程、生成式内容创作等。

官网与开源地址

官网：https://jeecg.com
开源：https://github.com/jeecgboot/JeecgBoot

二、核心功能对比

功能模块	Dify	JEECG AI
AI工作流	支持	支持
RAG（检索增强生成）	支持	支持
AI模型管理	支持	支持
AI应用管理	支持	支持
AI知识库	支持	支持
低代码流程编排	侧重AI逻辑流程	具备强大的低代码AI流程编排引擎
业务系统集成能力	较弱	更强，支持调用系统接口和业务逻辑
文档格式支持	Markdown文档导入不支持	支持Markdown文档库导入（含图片）
对话内容格式保持	支持图片	支持图片，且回复格式更美观
PDF文档格式转换	表现一般	高保真格式与图片还原

三、文档与内容处理能力

JEECG AI在文档处理方面表现尤为出色，支持完整导入包含图片的Markdown文档库，极大方便了技术文档和知识库的构建。此外，JEECG AI在PDF文档的格式转换和图片保持方面做了大量优化，确保导入内容的完整性和视觉一致性。而Dify则尚未支持Markdown文档库的批量导入，且PDF格式转换能力相对有限。

这使得JEECG AI在企业知识管理、文档驱动的智能问答场景中更具优势，能够更好地保持内容的原貌和用户体验。

四、AI流程编排与自动化

JEECG AI内置强大的AI流程设计器，支持低代码拖拽式流程编排，用户可以轻松构建复杂的AI业务流程，如自动翻译、接口格式转换、智能客服机器人、自动化文件处理等。其流程运行状态实时可视，便于调试和优化。

相比之下，Dify的AI流程能力更侧重于AI逻辑本身，缺少JEECG AI那样全面的低代码流程编排引擎和业务系统集成能力。

五、模型管理与兼容性

两者均支持多种大语言模型的接入与管理。JEECG AI支持包括本地私有模型（Deepseek、Llama 3、Qwen 2等）、国内主流大模型（通义千问、腾讯混元、智谱AI等）以及国际模型（OpenAI、Claude、Gemini等），提供了更丰富的模型生态选择。

Dify主要聚焦于开源及云端模型，适合希望快速接入主流模型的用户。

六、业务集成与扩展能力

JEECG AI在业务系统集成方面具有显著优势。其基于Java的技术栈和低代码流程引擎，支持方便调用企业现有系统接口和业务逻辑，能够快速将AI能力嵌入到ERP、CRM等业务系统中，提升整体业务智能化水平。

Dify在业务集成方面相对较弱，更适合独立的AI应用开发。

七、用户体验与界面设计

JEECG AI采用Vue3打造简洁直观的操作界面，流程设计、模型管理、知识库维护等功能模块布局合理，用户易上手。其对话界面支持图片渲染，回复内容格式美观，极大提升了交互体验。

Dify界面现代，功能聚焦明确，但在格式保持和图片展示方面略显不足。

八、总结

维度	适合选择Dify的用户	适合选择JEECG AI的用户
技术偏好	Python + React生态，重视模型灵活性	Java + Vue3生态，重视业务流程自动化与集成
应用场景	独立AI应用开发，快速部署	业务系统智能化升级，低代码流程驱动的复杂AI业务流程
文档管理	基础文档支持	高保真Markdown和PDF导入，知识库构建
业务集成	较弱	强，支持系统接口调用和业务逻辑扩展
用户体验	简洁高效	丰富美观，支持多格式和图片渲染

九、开源项目与社区支持

两款平台均为开源项目，拥有活跃的社区支持和丰富的开发资源：

Dify
- GitHub地址：https://github.com/dify-ai/dify
- 社区活跃，提供丰富的插件和模型接入示例，方便快速构建多样化AI应用。
JEECG AI
- GitHub地址：https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot
- 拥有完善的低代码平台框架，支持企业级业务快速开发和AI能力集成，社区活跃且文档完善。